Combinação de Dados Tabulares e Imagens para a Classificação de Objetos Astronômicos
Resumo
No contexto do S-PLUS (Southern Photometric Local Universe Survey), um projeto de imageamento do céu do hemisfério sul em 12 bandas fotométricas, foram desenvolvidos anteriormente métodos baseados em aprendizado de máquina para a classificação de três tipos de objetos (estrelas, galáxias e quasares). Um dos trabalhos utilizou dados de catálogo, incluindo objetos com dados faltantes, enquanto o outro utilizou imagens, sem objetos com dados faltantes. Neste trabalho apresentamos dois avanços: avaliamos os dois métodos em condições de igualdade e propomos a utilização de técnicas de ensemble para combinar os dois tipos de classificadores. Experimentos realizados com o quarto Data Release do S-PLUS mostram que o ensemble proposto supera ambos os métodos anteriores com respeito aos objetos mais difíceis de serem classificados.Referências
C. Mendes de Oliveira and et.al., “The Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS): improved SEDs, morphologies and redshifts with 12 optical filters,” Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 489, no. 1, p. 241–267, October 2019.
L. Nakazono, C. Mendes de Oliveira, N. S. T. Hirata, S. Jeram, C. Queiroz, S. S. Eikenberry, A. H. Gonzalez, R. Abramo, R. Overzier, M. Espadoto, A. Martinazzo, L. Sampedro, F. R. Herpich, F. Almeida-Fernandes, A. Werle, C. E. Barbosa, L. Sodré Jr., E. V. Lima, M. L. Buzzo, A. Cortesi, K. Menéndez-Delmestre, S. Akras, A. Alvarez-Candal, A. R. Lopes, E. Telles, W. Schoenell, A. Kanaan, and T. Ribeiro, “On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2,” Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 507, no. 4, pp. 5847–5868, 07 2021.
A. C. R. C. Martinazzo, “A self-supervised learning approach for astronomical images,” Master’s thesis, Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo, October 2021.
R. M. Cutri and et al., “VizieR Online Data Catalog: AllWISE Data Release (Cutri+ 2013),” VizieR Online Data Catalog, p. II/328, Feb. 2021.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” in 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR), Y. Bengio and Y. LeCun, Eds., 2015, pp. 1–14. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1409.1556
L. Nakazono, C. Mendes de Oliveira, N. S. T. Hirata, S. Jeram, C. Queiroz, S. S. Eikenberry, A. H. Gonzalez, R. Abramo, R. Overzier, M. Espadoto, A. Martinazzo, L. Sampedro, F. R. Herpich, F. Almeida-Fernandes, A. Werle, C. E. Barbosa, L. Sodré Jr., E. V. Lima, M. L. Buzzo, A. Cortesi, K. Menéndez-Delmestre, S. Akras, A. Alvarez-Candal, A. R. Lopes, E. Telles, W. Schoenell, A. Kanaan, and T. Ribeiro, “On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2,” Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 507, no. 4, pp. 5847–5868, 07 2021.
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Publicado
06/11/2023
Como Citar
PERIN, G. Jacob; NAKAZONO, L.; OLIVEIRA, C. Mendes de; HIRATA, N. S. T..
Combinação de Dados Tabulares e Imagens para a Classificação de Objetos Astronômicos. In: WORKSHOP DE TRABALHOS DA GRADUAÇÃO - CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI), 36. , 2023, Rio Grande/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 160-163.
DOI: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27472.
